為什么在圖像檢索里面使用到哈希（hashing）算法？ 基於哈希算法的圖像檢索方法將圖片的高維內容特征映射到漢明空間（二值空間）中,生成一個低維的哈希序列來表示一幅圖片,降低了圖像檢索系統對計算機內存空間的要求,提高了檢索速度,能更好的適應海量圖片檢索的要求。 最近或者最近鄰問題在大規模 ...

為什么在圖像檢索里面使用到哈希（hashing）算法？ 基於哈希算法的圖像檢索方法將圖片的高維內容特征映射到漢明空間（二值空間）中,生成一個低維的哈希序列來表示一幅圖片,降低了圖像檢索系統對計算機內存空間的要求,提高了檢索速度,能更好的適應海量圖片檢索的要求。 最近或者最近鄰問題在大規模的數據 ...

Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrieval Abstract 在本文中，我們提出了一種新的哈希方法來學習緊湊的二進制碼，以便在大規模數據集上高效地檢索圖像。而復雜的圖像外觀變化仍然對可靠的檢索 ...

前言 在最近鄰搜索（nearest neighbor search）問題中，給定一個查詢（query），目標是要找到空間中離它最近的點。這里所說的空間可以是任意的空間，比如特征空間，或者語義空間。具體來說，在圖像檢索這個問題中，每張圖像對應空間中的一個點，而所謂的“近”既可以是外觀上的近（看着 ...

圖像檢索中，對一幅圖像編碼后的向量的維度是很高。以VLAD為例，基於SIFT特征點，設視覺詞匯表的大小為256，那么一幅圖像編碼后的VLAD向量的長度為$128 \times 256 = 32768 $。通常要對編碼后的VLAD向量進行降維，降維后的向量長度應該根據圖像庫中圖像量的大小 ...

圖像檢索：是從一堆圖片中找到與待匹配的圖像相似的圖片，就是以圖找圖。 看了兩篇文章： Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features https://arxiv.org/pdf/1612.06321v4.pdf ...

今天主要回顧一下關於圖像檢索中VLAD（Vector of Aggragate Locally Descriptor）算法，免得時間一長都忘記了。關於源碼有時間就整理整理。 一、簡介 　　雖然現在深度學習已經基本統一了圖像識別與分類這個江湖，但是我覺得在某些小型數據庫上或者小型的算法上常規的如 ...

相似圖像檢測 VGGNet特征提取 利用VGGnet的預訓練模型來實現圖像的檢索，先用預訓練模型來抽取圖片的特征，然后把待檢索的圖像和數據庫中的所有圖像進行匹配，找出相似度最高的 在jupyter notebook上實現 文件路徑設置： root|____ code ...